package com.likeycy.my.map;

import java.util.Comparator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;

/**
 * @ClassName: MyTreeMap
 * @Description: TODO
 * @Author: sodagreen
 * @Date: 2021/3/25 1:37
 * @Version: 1.0
 */
public class MyTreeMap<K, V> implements MyMap<K, V> {

    /** 定义常量代表红色节点 */
    private static final boolean RED = false;
    /** 定义常量代表黑色节点 */
    private static final boolean BLACK = true;

    /** 元素总数目 */
    private int size;
    /** 根节点 */
    private Node<K, V> root;


    /**
     * 比较器
     */
    private final Comparator<K> comparator;

    public MyTreeMap() {
        // 默认不传比较器
        this(null);
    }

    public MyTreeMap(Comparator<K> comparator) {
        this.comparator = comparator;
    }

    @Override
    public int size() {
        return size;
    }

    /**
     * 判断存储元素的容器是否为空
     * @return
     */
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    /**
     * 清空存储元素的容器
     */
    @Override
    public void clear() {
        root = null;
        size = 0;
    }

    @Override
    public V put(K key, V value) {

        keyNotNullCheck(key);

        // 如果是第一次添加
        if (null == root) {
            root = new Node<>(key, value, null);
            size++;

            // 添加节点之后处理
            afterPut(root);
            // 由于添加的是父节点，没有覆盖旧值，所以返回 null
            return null;
        }

        // 父节点也需要一个变量保存起来，因为 node == null 的时候，意味着找到父节点的子节点位置了。但是子节点位置没创建，parent也为空
        Node<K, V> parent = root;
        // 如果根节点不为空，表示不是第一次添加
        Node<K, V> node = root;
        // 这个条件需要存起来。因为查找到之后还需要根据它来判断是添加到父节点的左边还是右边
        int cmp = 0;
        // 由于需要不断的比较节点值，那么肯定需要循环比较。那么终止条件是什么呢？必然是node对象不等于null。
        do {
            // 首先从父节点开始比较
            cmp = compareTo(key, node.key);
            parent = node;
            // 判断值的范围大于父节点的值在分布在右边，小于父节点的值在左边
            if (cmp > 0) {
                node = node.right;
            } else if (cmp < 0) {
                node = node.left;
            } else {
                // 如果相等，应该考虑覆盖
                node.key = key;
                V oldValue = node.value;
                node.value = value;
                return oldValue;
            }
        } while (node != null);

        // 比较完成之后明确添加在父节点的左边还是右边
        Node<K, V> newNode = new Node<>(key, value, parent);
        if (cmp > 0) {
            parent.right = newNode;
        } else {
            parent.left = newNode;
        }
        size++;

        // 新添加节点之后调整二叉树的失衡状况
        afterPut(newNode);
        return null;
    }

    @Override
    public V get(K key) {
        Node<K, V> node = getNodeByKey(key);
        return  node != null ? node.value : null;
    }

    @Override
    public V remove(K key) {
        return remove(getNodeByKey(key));
    }

    @Override
    public boolean containsKey(K key) {
        return getNodeByKey(key) != null;
    }

    @Override
    public boolean containsValue(V value) {
        if (root == null) {
            return false;
        }
        Queue<Node<K, V>> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node<K,V> cur = queue.poll();

            if (valEquals(cur.value, value)) {
                return true;
            }

            if (cur.left != null) {
                queue.offer(cur.left);
            }

            if (cur.right != null) {
                queue.offer(cur.right);
            }
        }
        return false;
    }

    @Override
    public void traversal(Visitor<K, V> visitor) {
        if (visitor == null) {
            return;
        }
        traversal(root, visitor);
    }

    private void traversal(Node<K, V> node, Visitor<K, V> visitor) {
        if (node == null || visitor.stop) {
            return;
        }
        Stack<Node<K, V>> stack = new Stack<>();
        while (!stack.isEmpty() || node != null) {
            while (node != null) {
                stack.push(node);
                node = node.left;
            }
            Node<K, V> popNode = stack.pop();
            visitor.visit(popNode.key, popNode.value);
            if (visitor.stop) {
                break;
            }
            node = popNode.right;
        }
    }

    private void traversal1(Node<K, V> node, Visitor<K, V> visitor) {
        if (node == null || visitor.stop) {
            return;
        }
        traversal1(node.left, visitor);
        if (visitor.stop) {
            return;
        }
        visitor.visit(node.key, node.value);
        traversal(node.right, visitor);
    }

    private boolean valEquals(V v1, V v2) {
        return v1 == null ? v2 == null : v1.equals(v2);
    }

    /**
     * 根据指定的元素返回找到的包含该元素的Node节点
     *
     * @param key 指定的元素值
     * @return 返回查找到的Node节点对象，返回null表示未找到
     */
    private Node<K, V> getNodeByKey(K key) {
        keyNotNullCheck(key);
        Node<K, V> node = root;
        while (node != null) {
            // 将传进来的元素值做比较，从根节点开始比较
            int cmp = compareTo(key, node.key);
            // 等于0,表示正好找到了
            if (cmp == 0) {
                return node;
            }
            // 大于0,表示在树的右边，因为二叉树就是右边的值大。如果小于0，那就在左边找
            if (cmp > 0) {
                node = node.right;
            } else {
                node = node.left;
            }
        }
        // 退出循环了表示没有找到，那就返回null
        return null;
    }

    private void afterPut(Node<K, V> node) {
        Node<K, V> parent = node.parent;

        // 添加的是根节点或者是【上溢到了根节点】
        if (parent == null) {
            black(node);
            return;
        }

        // 如果父节点是黑色的，直接返回
        if (isBlack(parent)) {
            return;
        }

        // 叔父节点。分别处理uncle节点是红色与不是红色两种情况
        Node<K, V> uncle = parent.sibling();
        // 祖父节点
        Node<K, V> grand = parent.parent;
        // 如果叔父节点是红色的，那么新增的这个节点也是红色，违背了同一路径不能有两个连续的红色节点这一性质
        if (isRed(uncle)) {
            // 进入if表示叔父节点是红色的，那么我们需要将父节点和叔父节点都染成黑色
            black(parent);
            black(uncle);
            // 祖父节点由于上溢与上一层节点合并，当做新添加的节点处理。在当做新添加的节点前，需要将祖父节点染成红色
            red(grand);
            // 此处递归调用是解决【B树上溢】
            afterPut(grand);
            return;
        }

        // 如果程序执行到此处，表示叔父节点不是红色
        // 进入if表示父节点是左边的子节点，那么需要处理的情况就是 LL 和 LR。反之进入else就需要处理 RR 和 RL 两种情况
        if(parent.isLeftChild()) { // L
            // if==LL，else==LR
            if(node.isLeftChild()) { // LL
                // 先将父节点染红，再将祖父节点染黑
                black(parent);
                red(grand); // 该句可以抽离出来放到if之上
                // 右旋转
                rotateRight(grand);
            } else { // LR
                black(node);
                red(grand);
                rotateLeft(parent);
                rotateRight(grand); // 该句可以抽离出来放到if末尾
            }
        } else { // R
            // if==RL，else==RR
            if (node.isLeftChild()) { // RL
                black(node);
                red(grand);
                rotateRight(parent);
                rotateLeft(grand);
            } else { // RR
                // 先将父节点染红，再将祖父节点染黑
                black(parent);
                red(grand);
                // 左旋转
                rotateLeft(grand);
            }
        }
    }

    /**
     * 失衡节点左旋转
     * @param grandparentNode
     */
    private void rotateLeft(Node<K, V> grandparentNode) {
        Node<K, V> parent = grandparentNode.right;
        Node<K, V> child = parent.left;
        grandparentNode.right = child;
        parent.left = grandparentNode;

        afterRotate(grandparentNode, parent, child);
    }

    /**
     * 失衡节点右旋转
     * @param grandparentNode
     */
    private void rotateRight(Node<K, V> grandparentNode) {
        Node<K, V> parent = grandparentNode.left;
        Node<K, V> child = parent.right;
        grandparentNode.left = child;
        parent.right = grandparentNode;

        afterRotate(grandparentNode, parent, child);
    }

    /**
     * 旋转后维护祖父节点、父节点、子节点的parent属性，并重新更新高度
     * @param grandparentNode
     * @param parent
     * @param child
     */
    private void afterRotate(Node<K, V> grandparentNode, Node<K, V> parent, Node<K, V> child) {
        // 让parent成为子树的根节点
        parent.parent = grandparentNode.parent;
        if (grandparentNode.isLeftChild()) {
            grandparentNode.parent.left = parent;
        } else if (grandparentNode.isRightChild()) {
            grandparentNode.parent.right = parent;
        } else {
            // grandparentNode是root节点
            root = parent;
        }

        // 更新 child 的parent属性
        if (child != null) {
            child.parent = grandparentNode;
        }

        // 更新 grandparentNode 的 parent
        grandparentNode.parent = parent;


    }

    /**
     * 添加节点或删除节点之后，都要判断节点是否染色。
     * 由于传递的是Node类型，而需要染色的节点是继承了Node的RBNode类型。所以我们封装该方法
     * @param node 要染色的节点
     * @param color 要染的颜色，红色或者黑色
     * @return 返回染色后的节点对象
     */
    private Node<K, V> color(Node<K, V> node, boolean color) {
        // 如果node为空，不染色，直接返回
        if (node == null) {
            return null;
        }
        // 给节点染色
        node.color = color;
        return node;
    }

    /**
     * 给节点染成红色
     * @param node
     * @return
     */
    private Node<K, V> red(Node<K, V> node) {
        return color(node, RED);
    }

    /**
     * 给节点染成黑色
     * @param node
     * @return
     */
    private Node<K, V> black(Node<K, V> node) {
        return color(node, BLACK);
    }

    /**
     * 根据传入的指定节点获取该指定节点当前的颜色
     * @param node 指定的节点
     * @return 返回指定节点当前的颜色。如果节点为空，一直返回黑色
     */
    private boolean colorOf(Node<K, V> node) {
        // 如果节点为空，那么返回黑色。如果不为空，向下转型后返回节点被染的颜色
        return node == null ? BLACK : node.color;
    }

    /**
     * 判断指定节点是否为黑色节点并返回结果
     * @param node 指定节点
     * @return 如果是黑色节点返回true。红色返回false。空节点一直返回true
     */
    private boolean isBlack(Node<K, V> node) {
        return colorOf(node) == BLACK;
    }

    /**
     * 判断指定节点是否为红色节点并返回结果
     * @param node 指定节点
     * @return 如果是红色节点返回true。反之一直返回false
     */
    private boolean isRed(Node<K, V> node) {
        return colorOf(node) == RED;
    }


    /**
     * 比较两个值的大小
     *
     * @param k1 指定的元素
     * @param k2 当前要比较的节点元素
     * @return 返回值等于0，代表 k1 == k2；返回值大于0，代表 k1 大于 k2；返回值小于0，代表 k1 小于 k2
     */
    private int compareTo(K k1, K k2) {
        // 传入比较器则通过比较器比较
        if (comparator != null) {
            return comparator.compare(k1, k2);
        }
        // 没传比较器，元素内部必须自行实现了 Comparable 接口
        return ((Comparable<K>) k1).compareTo(k2);
    }

    /**
     * 检测key是否为空
     * @param key
     */
    private void keyNotNullCheck(K key) {
        if (null == key) {
            throw new IllegalArgumentException("key must not be null(参数不能为空！)");
        }
    }

    private V remove(Node<K, V> node) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        size--;

        V oldValue = node.value;

        // 判断指定节点的左右子节点是否为空。true表示度为2的节点，有左右子节点
        if (node.left != null && node.right != null) {
            // 由于删除的节点下面有左右子节点，那么需要找到后继节点来替代指定要删除的节点
            Node<K, V> s = successor(node);
            // 用后继节点的值覆盖指定删除节点的值
            node.key = s.key;
            node.value = s.value;
            // 删除后继节点。这句很关键。
            node = s;
        }

        // 如果代码块执行到这里，表示删除的Node节点的度必然为1或0
        Node<K, V> replacement = (node.left != null ? node.left : node.right);
        // 表示度为1的节点
        if (replacement != null) {
            // 更改parent
            replacement.parent = node.parent;
            if (node.parent == null) {
                root = replacement;
            } else if (node == node.parent.left) {
                node.parent.left = replacement;
            } else if (node == node.parent.right) {
                node.parent.right = replacement;
            }

            // 来到这里表示节点已经被删除，删除之后的处理
            afterRemove(replacement);
        } else if (node.parent == null) {
            // 那表示拿到的node节点就是根节点
            root = null;

            // 来到这里表示节点已经被删除，删除之后的处理
            afterRemove(node);
        } else {
            if (node == node.parent.right) {
                node.parent.right = null;
            } else {
                node.parent.left = null;
            }

            // 来到这里表示节点已经被删除，删除之后的处理
            afterRemove(node);
        }

        return oldValue;
    }

    /**
     * 红黑树最终删除的逻辑，保持和父类方法一样，只传递一个参数
     * @param node
     */
    private void afterRemove(Node<K, V> node) {
        // 如果删除的节点是红色，那么直接删除
        // 或者 用以取代删除节点的子节点是红色
        if (isRed(node)) {
            // 如果子节点是红色，那么直接染成 BLACK 即可。通用的删除逻辑所以已经在父类中处理了，replacement.parent也指向了新的节点
            black(node);
            return;
        }

        Node<K, V> parent = node.parent;
        // 删除的是黑色的叶子节点。这种情况最复杂，因为打破了性质5，任意路径到叶子节点包含相同数目的黑色节点
        // 场景一：整棵树只有一个节点，即根节点。它既是根也是叶子。直接删除返回
        if (parent == null) {
            return;
        }

        // 删除的是黑色的叶子节点 【下溢】
        // 由于通用删除逻辑里已经将node删除掉，且将左或右子节点都置为了null,无法确定通过 sibling()方法来判断这个被删除节点是左还是右
        // 这里需要转变一下思路,由于不能直接得到当前这个节点是左还是右。我们还以前可以通过判断父节点左右两边哪边是空的来确定被删除的是左还是右
        boolean left = parent.left == null || node.isLeftChild();
        Node<K, V> sibling = left ? parent.right : parent.left;
        // 进入if代表被删除的节点在左边，兄弟节点在右边，反之else则是被删除节点在右边，兄弟在左边
        if (left) {

            // 如果兄弟节点是红色
            if (isRed(sibling)) {
                // 先将兄弟节点染黑，将父节点染红
                black(sibling);
                red(parent);
                // 进行左旋转
                rotateLeft(parent);
                // 更换兄弟节点
                sibling = parent.right;
            }

            // 执行到此处，兄弟节点必然是黑色
            if (isBlack(sibling.left) && isBlack(sibling.right)) {
                // 进入if表示兄弟节点左右子节点都是黑色的，没有一个红色的子节点。这种就需要父节点向下和兄弟节点合并
                // 父节点在向下合并前还需要判断父节点是否为黑色
                boolean parentBlack = isBlack(parent);
                black(parent);
                red(sibling);
                if (parentBlack) {
                    afterRemove(parent);
                }
            } else {
                // 进入到else表示兄弟节点至少有一个红色的子节点，那么和兄弟节点借元素
                // 兄弟节点右边是黑色，没有右子节点则默认是黑色的null节点。这样需要先旋转兄弟
                if (isBlack(sibling.right)) {
                    rotateRight(sibling);
                    sibling = parent.right;
                }
                // 拿到parent的颜色，给sibling节点染色
                color(sibling, colorOf(parent));
                black(sibling.right);
                black(parent);
                rotateLeft(parent);
            }

        } else {
            // 如果兄弟节点是红色
            if (isRed(sibling)) {
                // 先将兄弟节点染黑，将父节点染红
                black(sibling);
                red(parent);
                // 进行右旋转
                rotateRight(parent);
                // 更换兄弟节点
                sibling = parent.left;
            }

            // 执行到此处，兄弟节点必然是黑色
            if (isBlack(sibling.left) && isBlack(sibling.right)) {
                // 进入if表示兄弟节点左右子节点都是黑色的，没有一个红色的子节点。这种就需要父节点向下和兄弟节点合并
                // 父节点在向下合并前还需要判断父节点是否为黑色
                boolean parentBlack = isBlack(parent);
                black(parent);
                red(sibling);
                if (parentBlack) {
                    afterRemove(parent);
                }
            } else {
                // 进入到else表示兄弟节点至少有一个红色的子节点，那么和兄弟节点借元素
                // 兄弟节点左边是黑色，没有左子节点则默认是黑色的null节点。这样需要先旋转兄弟
                if (isBlack(sibling.left)) {
                    rotateLeft(sibling);
                    sibling = parent.left;
                }
                // 拿到parent的颜色，给sibling节点染色
                color(sibling, colorOf(parent));
                black(sibling.left);
                black(parent);
                rotateRight(parent);
            }
        }

    }

    /**
     * 在二叉树中查找指定节点的前驱节点
     * @param node 指定的节点
     * @return 返回查找到的前驱节点，如果没有找到返回null
     */
    private Node<K, V> predecessor(Node<K, V> node) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        Node<K, V> p = node.left;
        // 前驱节点在左子树中当中，一直right
        if (p != null) {
            while (p.right != null) {
                p = p.right;
            }
            return p;
        }

        // 从父节点、祖父节点中寻找前驱节点
        while (node.parent != null && node == node.parent.left) {
            node = node.parent;
        }

        /*
         * 退出循环执行到此处时，会有两种情况。
         * 一种是：node.parent == null。这种情况一直往上找父节点找不到了，那说明没有前驱。那么返回
         *        node.parent就相当于返回null
         * 一种是：node == node.parent.right。这种情况发现节点在子树中是父节点的右孩子节点，
         *        那么右孩子节点的parent就是当前node的前驱节点。
         */
        return node.parent;
    }

    /**
     * 在二叉树中查找指定节点的后继节点
     * @param node 指定的节点
     * @return 返回查找到的后继节点，返回null表示指定节点没有后继节点
     */
    private Node<K, V> successor(Node<K, V> node) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        Node<K, V> s = node.right;
        // 后继节点在右子树中当中，一直left
        if(s != null) {
            while (s.left != null) {
                s = s.left;
            }
            return s;
        }

        while (node.parent == null && node == node.parent.right) {
            node = node.parent;
        }

        return node.parent;
    }

    private static class Node<K, V> {
        K key;
        V value;
        boolean color = RED;
        Node<K, V> left;
        Node<K, V> right;
        Node<K, V> parent;

        public Node(K key, V value, Node<K, V> parent) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.parent = parent;
        }

        /**
         * 判断是否为叶子节点
         * @return
         */
        public boolean isLeaf() {
            return left == null && right == null;
        }

        /**
         * 判断当前节点下的左右子节点不为空
         * @return
         */
        public boolean hasTwoChildren() {
            return left != null && right != null;
        }

        /**
         * 判断当前节点(自己)是否为父节点的左子节点
         * @return 返回true表示是左子节点，false反之
         */
        public boolean isLeftChild() {
            return parent != null && this == parent.left;
        }

        /**
         * 判断当前节点(自己)是否为父节点的右子节点
         * @return 返回true表示是右子节点，false反之
         */
        public boolean isRightChild() {
            return parent != null && this == parent.right;
        }

        /**
         * 获取当前节点的兄弟节点并返回
         * @return 存在兄弟节点返回对应的左或右兄弟节点。如果没有，返回null
         */
        public Node<K, V> sibling() {
            // 如果当前节点是在父节点的左边，那么兄弟节点就是父节点的右子节点
            if (isLeftChild()) {
                return parent.right;
            }

            // 如果当前节点是父节点的右边，那么兄弟节点就是父节点的左子节点
            if (isRightChild()) {
                return parent.left;
            }

            return null;
        }
    }
}
